在第三屆鏈博會先進制造鏈主題活動現場，英偉達公司創始人兼首席執行官黃仁勛表示，人工智能的下個浪潮是物理AI——PhysicAI，人工智能是一種新的做軟件方式，根據基本原理代替人類編碼描述算法來預測結果，我們使用算法來學習如何從實例、信息、數據中預測結果，這種使用計算機來學習如何進行項目的方法已被證明是非常可擴展的。

黃仁勛表示，生成式AI是人工智能的第二個浪潮，他讓我們現在可以從一種模態轉換到另一種模態，從英語到漢語，從英語到圖片，從圖片到英語，從漢語到視頻。現在人工智能可以理解信息并產生信息，我們現在所處的狀態令人難以置信，因為人工智能可以理解和解決它從未見過的問題，就像人類一樣，可以一步一步地分解問題，解決以前從未真正解決過的問題。而下一輪人工智能浪潮是物理AI——PhysicAI，AI可以進入物理機器，如機器人。

物理 AI，如何理解？

回溯AI發展的脈絡，從早期的判別式AI，專注于對數據的識別與分類，助力機器實現基本的圖像、語音識別；到后來迅速崛起的生成式 AI，以 DALL - E、ChatGPT 為代表，依托給定的提示生成全新的文本、圖像乃至視頻，徹底改變了內容創作與交互的方式，讓 AI 從單純的理解者轉變為創作者。

如今，我們正處在代理式 AI（AgenticAI）的發展進程中，這類 AI 能夠在復雜環境中自主決策、規劃并執行任務，仿佛擁有了獨立的 “思考” 能力，在智能客服、智能家居等領域初露鋒芒。

按照黃仁勛的展望，物理 AI 將是AI 發展的下一個篇章。物理 AI，簡單來說，就是讓 AI 具備理解并遵守各類物理規律的能力，通過具身化實體系統（如機器人、自動駕駛汽車等）與離身化智能系統（如云端智能算法）協同，實現虛擬與現實世界的動態交互和自主操作。

比如，工廠中的機器人能夠精準地理解并執行復雜的裝配任務，在遇到突發狀況（如零件缺失、設備故障）時，依據物理原理與實時環境信息，自主調整操作流程，高效解決問題；自動駕駛汽車在復雜路況下，不僅能識別道路標識與障礙物，還能根據力學、動力學原理，精準規劃行駛路徑，實現安全、順暢的駕駛。這些場景，正是物理 AI 在現實世界中的生動體現。

黃仁勛的理解

黃仁勛之所以對物理 AI 的未來如此信心滿滿，并非空穴來風，而是有著深厚的技術積累與市場洞察作為支撐。

從技術層面來看，當下 AI 領域的諸多關鍵技術正迅猛發展，為物理 AI 的落地生根提供了肥沃土壤。一方面，大語言模型的不斷進化，使其對復雜語義的理解與生成能力愈發強大。這些模型能夠將人類語言中蘊含的抽象指令，精準地轉化為符合物理世界規則的操作流程，為物理 AI 與人類的高效溝通搭建了橋梁。例如，在智能工廠中，工人只需通過語音向機器人下達諸如“將這批零件按照特定力學結構組裝成產品” 的指令，搭載物理AI 的機器人便能憑借對語言的理解與自身對物理原理的 “掌握”，迅速規劃并執行組裝任務。

另一方面，傳感器技術的飛速進步，為物理 AI 感知現實世界提供了 “火眼金睛”。高分辨率攝像頭、高精度激光雷達、靈敏的觸覺傳感器等，能夠實時采集海量的環境信息，從物體的形狀、顏色到材質、紋理，從空間位置到運動軌跡，事無巨細。這些豐富的數據源源不斷地輸入給 AI，使其能夠構建出精準的物理世界模型，并基于此做出科學決策。以自動駕駛汽車為例，多種傳感器協同工作，能夠讓車輛實時感知周圍道路狀況、其他車輛與行人的動態，再結合物理 AI 算法，實現安全、高效的駕駛。

從市場需求與應用前景來看，物理 AI 同樣展現出了巨大的潛力。在制造業，隨著人力成本的不斷攀升與對生產效率、產品質量要求的日益提高，企業對智能化、自動化生產的需求愈發迫切。物理 AI 驅動的機器人能夠承擔高精度、重復性強的生產任務，大幅提升生產效率，降低次品率，同時還能在危險環境（如高溫、高壓、有毒有害）中作業，保障工人安全。據相關研究機構預測，未來五年內，全球制造業對物理 AI 相關技術與設備的投入將以每年超過 20% 的速度增長。

在醫療領域，手術機器人借助物理 AI 技術，能夠實現比人類醫生更為精準的操作。以心臟搭橋手術為例，搭載物理 AI 的手術機器人可以根據患者心臟的實時三維模型，精確控制手術器械，完成血管的連接，極大地提高手術成功率，減少術后并發癥。此外，在康復治療、遠程醫療等方面，物理 AI 也有著廣闊的應用空間，能夠為患者提供個性化、高質量的醫療服務。

物理 AI 時代，我們將迎來什么？

倘若物理 AI 真如黃仁勛所預言的那般，成為 AI 發展的下一個浪潮，那么我們的生活與社會將迎來巨大的變化。在日常生活中，智能家居將變得更加智能、貼心。搭載物理 AI 的家用機器人，不僅能夠完成掃地、拖地、洗碗等日常家務，還能在老人突發疾病時，迅速根據人體生理特征與物理環境信息，撥打急救電話，并采取初步的急救措施；在孩子學習遇到困難時，化身智能輔導老師，通過對知識的理解與物理實驗模擬，幫助孩子攻克難題。

在城市交通方面，自動駕駛技術將迎來質的飛躍。物理 AI 加持下的車輛，能夠實現真正意義上的智能協同駕駛。車與車之間、車與道路基礎設施之間實時交互信息，根據交通流量、路況、天氣等因素，動態調整行駛速度與路線，徹底解決交通擁堵問題，大幅降低交通事故發生率。屆時，人們的出行將變得更加便捷、高效、安全。

從社會發展的宏觀角度來看，物理 AI 將推動新一輪的產業革命，催生無數新的商業模式與就業機會。在物流行業，智能倉儲與配送系統借助物理 AI，能夠實現貨物的自動化存儲、分揀與運輸，提高物流效率，降低成本。同時，為了支撐物理AI 的發展，從芯片研發、算法優化到傳感器制造、系統集成，各個環節都將需要大量的專業人才，為就業市場注入新的活力。

當然，物理 AI也伴隨著諸多挑戰與風險。從技術層面來看，如何確保物理 AI 在復雜、動態的物理環境中始終保持決策的準確性與可靠性，是亟待攻克的難題。現實世界充滿了不確定性，一個微小的環境變化（如光線的突然變化、物體材質的細微差異）都可能對 AI 的感知與決策產生影響。此外，物理 AI 系統的安全性也是重中之重，一旦遭受黑客攻擊，后果不堪設想。例如，惡意攻擊者若篡改了自動駕駛汽車的物理 AI 算法，可能導致車輛失控，引發嚴重的交通事故。

從社會倫理角度來看，物理 AI 的廣泛應用可能引發一系列倫理爭議。隨著機器人在工作崗位上逐漸取代人類，如何解決由此帶來的失業問題，以及如何重新定義人類與機器在社會生產中的角色，都是需要深入思考的問題。同時，當機器人能夠自主做出決策時，責任的界定也變得模糊不清。比如，在自動駕駛汽車發生事故時，究竟是汽車制造商、程序員，還是車輛使用者應該承擔責任？

黃仁勛關于物理 AI 將成為人工智能下一個浪潮的論斷，為我們描繪了一幅激動人心的未來科技藍圖。物理 AI 的發展，將如同一場新的科技革命，深刻改變我們的生活、工作與社會。當然，發展的路上也會充滿各種的不確定性，但技術進步帶來的革命必將徹底地改變我們的生活。